Ward mortality after ICU discharge: a multicenter validation of the Sabadell score.

BACKGROUND: Tools for predicting post-ICU patients' outcomes are scarce. A single-center study showed that the Sabadell score classified patients into four groups with clear-cut differences in ward mortality. OBJECTIVE AND DESIGN: To validate the Sabadell score using a prospective multicenter approach. SETTING: Thirty-one ICUs in Spain. PATIENTS AND METHODS: All patients admitted in the 3-month study period. We recorded variables at ICU admission (age, sex, severity of illness, and do-not-resuscitate orders), during the ICU stay (ICU-specific treatments, ICU-acquired infection, and acute renal failure), and at ICU discharge (Sabadell score). Statistical analyses included one-way ANOVA and multiple regression analysis with ward mortality as the dependent variable. RESULTS: We admitted 4,132 patients (mean age 61.5 +/- 16.7 years) with mean predicted mortality of 23.8 +/- 22.7%; 545 patients (13%) died in the ICU and 3,587 (87%) were discharged to the ward. Overall ward mortality was 6.7%; ward mortality was 1.5% (36/2,422) in patients with score 0 (good prognosis), 9% (64/725) in patients with score 1 (long-term poor prognosis), 23% (79/341) in patients with score 2 (short-term poor prognosis), and 64% (63/99) in patients with score 3 (expected hospital death). Variables associated with ward mortality in the multivariate analysis were predicted risk of death (OR 1.016), ICU readmission (OR 5.9), Sabadell score 1 (OR 4.7), Sabadell score 2 (OR 15.7), and Sabadell score 3 (OR 107.2). CONCLUSION: We confirm the ability of the Sabadell score at ICU discharge to define four groups of patients with very different likelihoods of hospital survival.

Expresión conjunta de las relaciones entre efectividad y eficiencia asistenciales en pacientes críticos / Combined measure of effectiveness and efficiency in critically-ill patients

Objetivo: Diseñar una expresión conjunta de efectividad y eficiencia en el ámbito de actuación de la medicina intensiva y la asistencia a los pacientes críticos. Material y método: El estudio utiliza los datos de actividad de los años 1998 a 2000 de un servicio de medicina intensiva de 15 camas que incluye 2.627 registros de ingresos consecutivos. Se ha utilizado un conjunto mínimo básico de datos (CMBD) de diseño propio que incorpora datos demográficos, registro de la causa de ingreso, estancia en la unidad de cuidados intensivos (UCI), carga asistencial NEMS (Nine Equivalents of Nursing Manpower Used Score), datos de estimación pronostica mediante SAPS II (Simplified Acute Physiology Score) y mortalidad durante la estancia hospitalaria. La efectividad asistencial se establece mediante la relación entre mortalidad real y predicha (tasa estandarizada de mortalidad [SMR]) y la eficiencia, mediante el índice de eficiencia normalizado, resultante de dividir (para cada causa de ingreso) el promedio del sumatorio de la carga asistencial durante la estancia por la estancia media y referirlo a la del global de la muestra (carga asistencial total dividida por promedio de estancia global) Resultados: La expresión conjunta de efectividad/eficiencia, así establecidas, según una distribución alrededor del eje de coordenadas, permite identificar los grupos de pacientes de alta efectividad y alta eficiencia frente a los grupos cuya asistencia se traduce en baja efectividad y baja eficiencia. Conclusión: El método descrito permite establecer una evaluación secuencial de la calidad de los resultados asistenciales conseguidos tanto en las comparaciones longitudinales (a lo largo del tiempo) como en comparaciones transversales entre distintas UCI o con relación a un estándar. (AU)